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提前300毫秒預(yù)測聚變中等離子體「撕裂」,普林斯頓團隊AI控制器登上Nature

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 機器之心
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提前300毫秒預(yù)測聚變中等離子體「撕裂」,普林斯頓團隊AI控制器登上Nature

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原標題:提前300毫秒預(yù)測聚變等離子體「撕裂」,普林斯頓團隊AI控制器登上Nature
關(guān)鍵字:等離子體,聚變,不穩(wěn)定性,人工智能,馬克
文章來源:機器之心
內(nèi)容字數(shù):4402字

內(nèi)容摘要:


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新鮮的 AI for Science 資訊JET 托卡馬克裝置的內(nèi)部。(英國原子能管理局)
編輯 |紫羅
核聚變被稱為人造太陽,其原理和為太陽以及其他恒星提供動力的過程相同,被廣泛視為清潔能源的圣杯。
但科學(xué)家們只實現(xiàn)并維持了幾秒鐘的核聚變能,還有許多障礙,包括高度復(fù)雜過程中的不穩(wěn)定性。
實現(xiàn)聚變能的方法有多種,但最常見的是使用氫變體作為輸入燃料,并在稱為托卡馬克的「甜甜圈形」形狀的機器中將溫度提高到極高水平,以產(chǎn)生等離子體,一種類似湯的物質(zhì)狀態(tài)。
但等離子體需要受到控制,而且極易「撕裂」,并逃離機器設(shè)計用來控制等離子體的強大磁場。
近日,普林斯頓大學(xué)和普林斯頓等離子體物理實驗室研究核聚變能的科學(xué)家表示,他們已經(jīng)找到了一種使用人工智能的方法,預(yù)測這些潛在不穩(wěn)定性并實時阻止其發(fā)生。
研究人員利用此前開發(fā)的多模態(tài)動態(tài)模型作為強化學(xué)習(xí)人工智能的訓(xùn)練環(huán)境,促進自動化的不穩(wěn)定預(yù)防。
該團隊在圣地亞哥的 DIII-D 國家聚變設(shè)施進行了實驗,發(fā)現(xiàn)他們的人工智能控制器可以提前 300 毫秒預(yù)測潛在的等離子體撕裂。如果沒有這種干預(yù),聚變反應(yīng)就會突然結(jié)束。


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文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺

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